どうも、カーブミラーです。
今回は、エッジ検出をします。別になんの目的があるわけではありませんけどね😸
本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
あります。 あしからず。
まずは、ニュース。
ChatGPTのGPT-4oの
音声会話モードですが、
日本の方に開放されました。
いろいろと試されて
その結果を動画にして
いらっしゃいます。
りくおさんポスト
さて、本題です。
エッジ検出を
ご存知でしょうか。
Perplexity
エッジ検出は、画像処理やコンピュータビジョンで使用される技術で、画像内の明るさの急激な変化（エッジ）を特定する方法です。これにより、物体の輪郭や重要な特徴を抽出できます。
実際にやると
こんな感じです。
上が元画素、
下がエッジ検出した画像です。
ちなみに
Promptはこちらになります。
CodeInterpreterで、エッジ検出してください。
ダウンロードリンクを示してください。
user
上で行なってもらったエッジ検出の詳細を教えてください。
コード不要です。
GPT-4o
上で行ったエッジ検出は、Cannyエッジ検出アルゴリズムを使用しています。Cannyエッジ検出は、以下の手順に基づいてエッジを検出します：
-
グレースケール変換：
- カラー画像をグレースケール画像に変換します。これにより、エッジ検出の計算が簡単になります。
-
ノイズ除去：
- Gaussianフィルタを使用して画像のノイズを除去します。これにより、エッジ検出の精度が向上します。
-
勾配の計算：
- Sobelフィルタを使用して、画像の水平方向および垂直方向の勾配を計算します。これにより、各ピクセルのエッジ強度と方向を求めます。
-
非極大抑制：
- エッジ強度が最大でないピクセルを抑制し、細いエッジのみを残します。
-
ヒステリシスしきい値：
- 2つのしきい値（低しきい値と高しきい値）を設定し、高しきい値を超えるエッジを強いエッジとして検出します。低しきい値を超えるエッジは、強いエッジに隣接している場合にのみエッジとして検出されます。
上記のプロセスにより、Cannyエッジ検出はノイズに強く、エッジを効果的に検出することができます。今回使用した具体的なパラメータは、低しきい値が100、高しきい値が200です。これにより、エッジの検出感度を適度に調整しました。
user
CodeInterpreterで行なえるエッジ検出について教えてください。
コード不要です。
GPT-4o
CodeInterpreterで行えるエッジ検出には、以下のような方法があります：
-
Cannyエッジ検出:
- 最も広く使用されるエッジ検出手法で、ノイズ除去、勾配計算、非極大抑制、ヒステリシスしきい値処理を経てエッジを検出します。調整可能なパラメータにより、精度の高いエッジ検出が可能です。
-
Sobelフィルタ:
- 画像の水平方向および垂直方向の勾配を計算し、エッジ強度と方向を求める手法です。エッジの方向を強調するために使用されます。
-
Laplacianフィルタ:
- 画像の二次微分を用いたエッジ検出法で、エッジの検出に非常に敏感です。細かいエッジやノイズを含むエッジも検出します。
-
Prewittフィルタ:
- Sobelフィルタに似ていますが、異なる重みを使用してエッジを検出します。エッジの方向を強調するのに適しています。
-
Scharrフィルタ:
- Sobelフィルタの改良版で、より精度の高い勾配計算が可能です。微細なエッジを検出するのに適しています。
これらのエッジ検出手法は、画像の特性や目的に応じて選択し、適用することができます。エッジ検出は、画像の輪郭抽出、物体認識、画像分割などの画像処理タスクで重要な役割を果たします。
今回、たまたま興味を惹かれて
やってみましたが、
何に使えるのか
正直わかりません😅
おそらく
画像解析の知識があれば
また違ってくるのかな、と
思いますけどね。
とりあえず、
今回はこんなところです。
みなさんの
作品制作の糧に
なれば、幸いです。
今回は、ここまで。